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Vos campagnes ratent la cible ? Vos indicateurs se contredisent ? Et si le vrai problème venait de vos données ? Découvrez les 9 dimensions clés pour transformer la qualité de vos données en levier de performance.

Volume, vitesse et variété démultipliés : la donnée explose. Aussi, pour garder la main sur les données, les entreprises optent pour le Master Data Management afin de casser les silos et d’automatiser les process de gouvernance.

Les projets Agentforce portent une promesse forte : automatiser les processus et gagner en efficacité dans le CRM. Mais sans des données fiables et bien structurées, même les agents les plus avancés ne peuvent déployer tout leur potentiel.

Les défis pour transformer les multiples données en opportunités sont de taille. Les responsables CRM, e-commerce, Sales, Marketing, Data et les DSI ont tout à gagner à qualifier ces données pour mieux les valoriser.

Le clienteling fait figure de stratégie clé pour transformer chaque interaction en une opportunité de satisfaction client. À condition de s’appuyer sur des informations client précises et fiables.

Déployer la Data Quality dans l’entreprise constitue un « projet dans le projet ». Les entreprises clientes de DQE ont relevé le défi avec succès. Découvrez leur satisfaction vis-à-vis des solutions mises en place.

59 % des marques ne mesurent toujours pas la qualité de leurs données selon Gartner. Qualifier ses données client permet pourtant d’éviter de multiples problèmes.

La fraude, de plus en plus complexe, nécessite une approche proactive, et DQE, avec ses solutions basées sur les API des opérateurs télécoms, s’affirme comme un partenaire clé pour la détection et la prévention.

Quand les entreprises qualifient les données de contact de leurs clients, la palette des bénéfices est vaste ! Plusieurs clients de DQE témoignent de gains concrets dans l’usage de nos solutions de qualification et de déduplication des données de contact.

L’IA doit utiliser des données fiables pour produire des résultats pertinents. Ainsi, lorsque les données client sont impliquées, il est essentiel de qualifier d’abord les données de contact client. Cela impacte la fiabilité des résultats, la confiance des utilisateurs et la réussite des cas d’usage.

En l’absence de contrôles appropriés, les données de votre CRM peuvent sérieusement perturber les opérations à cause d’informations de contact désordonnées et erronées. La priorité : tout faire pour ne pas en arriver là et laisser votre CRM livrer son plein potentiel !

Socle fondamental de l’entreprise data-driven, la Data Quality requiert une véritable gestion pour être appliquée à tous les niveaux. Voici 3 écueils à éviter pour bien contrôler le Data Quality Management.